ZepPlataforma de memória de agente para IA em escala empresarial, construída em grafos de contexto.

A Zep é uma plataforma de memória de escalabilidade empresarial projetada para agentes de inteligência artificial, que aborda o desafio de manter e gerenciar a memória dos agentes em número de usuários, dados das empresas e interações passadas. Sua finalidade é fornecer aos agentes uma compreensão continuamente aprendendo e evoluindo do ambiente operacional, de modo a melhorar a personalização e a precisão nas interações de agentes. O núcleo da arquitetura do Zep é seu motor de gráficos de contexto proprietário, que constrói e gerencia um Uma capacidade crucial é o gráfico de contexto temporal, que inválido automaticamente fatos antigos quando emergem novas informações, garantindo que os agentes sempre razoem com os dados mais atualizados. Estados previamente estabelecidos são preservados como história, permitindo que os agentes consultem o que era verdade em qualquer data passada. Esse sistema também incorpora "Observações", onde o Zep analisa estruturas de gráficos para ressaltar padrões, recorrências e co-ocorrências em memória, fornecendo aos agentes uma perspectiva global que vai além de fatos isolados. O Zep destaca a governança de alta capacidade empresarial, oferecendo recursos como controle de acesso baseado em atributos, retenção de dados impulsionada por políticas e rastreamento de proveniência completo. Cada fato dentro do grafo remonta ao seu episódio fonte original, permitindo auditoria. A plataforma é projetada para desempenho, demonstrando latência de recuperação inferior a 200ms mesmo com os tamanhos de grafo que possuem até 100 milhões de entidades. projetado para uma integração sem solavancos, o Zep pode ser adicionado a frameworks de agentes existentes ou utilizado de forma independente, com SDKs disponíveis para Python, TypeScript e Go. Ele visa servir como uma camada fundacional na pilha de agentes da empresa, fornecendo uma solução escalável e governada para o gerenciamento de memória de agentes complexos e em evolução.